Eğitim İçeriği

Giriş Large Language Models (LLMs)

  • Büyük Dil Modellerine (LLM) Genel Bakış
  • Eğitim teknolojilerinde LLM'lerin Evrimi
  • LLM'lerin Mimarisi Anlayışı

Eğitimde Kişiselleştirme

  • Kişiselleştirilmiş Öğrenmeye İhtiyaç
  • Kişiselleştirmeye Mevcut Yaklaşımlar
  • Zorluklar ve Fırsatlar

LLM'ler ve İçerik Uyarlama

  • LLM'ler İçerik Oluşturma ve Seçimi
  • İçeriği Öğrenme Stillerine ve Seviyelerine Uyarlama
  • İçerik Uyarlaması İçin LLM'lerle Çoklu Görevler

LLM'ler Uygulamada

  • Vaka Çalışmaları: Eğitimde Başarılı LLM Uygulamaları
  • Etkileşimli Oturum: Çalışır Durumdaki LLM'ler

Uyarlanabilir Öğrenme Platformları Tasarlama

  • Uyarlanabilir Öğrenme Platformu Tasarımı İlkeleri
  • LLM'leri Platform Mimarisine Entegre Etme
  • Kullanıcı Deneyimi ve Arayüz Hususları

Uygulama ve Test

  • Prototip Uyarlanabilir Öğrenme Platformu Geliştirme
  • Test Etme ve Yineleme
  • Kullanıcı Geri Bildirimi Toplama ve Analiz Etme

LLM Etkililiğini Değerlendirme

  • Öğrenme Üzerindeki LLM Etkisini Ölçmek İçin Metrikler
  • Eğitim Teknolojisi Araştırma Yöntemleri
  • Vaka Çalışması Analizi ve Tartışması

Etik Hususlar ve Gelecek Yönelimleri

  • Eğitimde LLM'lerin Etik Etkileri
  • Kapsayıcılığı ve Adil Olmayı Sağlama
  • Kişiselleştirilmiş Öğrenmede LLM'lerin Geleceği İçin Tahminler

Proje ve Değerlendirme

  • LLM Tabanlı Uyarlanabilir Öğrenme Platformu İçin Bir Öneri Tasarlama ve Sunma
  • Akran Değerlendirmeleri ve Grup Tartışmaları
  • Son Değerlendirme ve Geri Bildirim

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel makine öğrenimi kavramlarına ilişkin anlayış
  • Python dilinde programlama deneyimi önerilir ancak zorunlu değildir
  • Eğitim teknolojilerine aşinalık faydalıdır

Hedef Kitle

  • Eğitimciler
  • EdTech geliştiricileri
  • Eğitim teknolojisi alanında araştırmacılar
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler